Um Estudo da Viabilidade de Redes Neurais na Solução do Problema de Decodificação Binária
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Informações:
Publicações do PESC
Redes Neurais Artificiais são estudadas desde a década de 40. Tratam-se de sistemas com vários processadores (neurônios) interligados que se adaptam ao meio, por um processo chamado de aprendizado, e/ou evoluem para estado
estáveis a partir de qualquer ponto inicial. Nos últimos anos, tiveram renovado interesse devido às contribuições de Hopfield, Rumelhart, e outros.
O problema de Decodificação Binária se insere na Teoria de Controle de Erros, cujo objetivo é buscar formas de se transmitir mensagens binárias até certo ponto imunes a erros introduzidos pelo canal - codificação -, de forma que o receptor, realizando a decodificação, obtenha a mensagem original.
Nesta tese é feita uma revisão teórica de Códigos de Controle de Erros, e de Redes Neurais. Depois são aplicados diversos paradigmas de redes neurais ao problema de decodificação. Medidas de eficácia são apresentadas de forma a permitir uma comparação,
Artifical Neural Networks are studied since the '40s. They are systems with severa1 interconnected processors (neurons) that can adapt themselves to the environment, by a learning process, and/or can evolve to stable states from any initial point. Recently, interest in Neural Networks is renewed for Hopfield, Rumelhart, and other's contributions.
The Binary Decoding Problem is part of the Error Control Theory, which studies the ways of transmitting binary messages with at least partial imunity to errors induced by the channel - coding - so that the receptor, through decoding, can get the original message,
A theoretical revision of Error Control Coding, and of Neural Networks is done in this work. Then, some neural networks paradigms are applied to the problem of decoding. Decoding performance results are presented so that a comparison is possible.